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医院眼科陈有信教授团队与致远慧图合作，在《BMCMedicalEducation》期刊发表了题为“UsingArtificialIntelligenceReadingLabelSysteminDiabeticRetinopathyGradingTrainingofJuniorOphthalmologyResidentsandMedicalStudents”的教学研究。研究利用人工智能阅片标注系统在眼科低年资住院医师和医学生中进行糖尿病视网膜病变的阅片培训，在较短时间内达到了一定准确度，为眼科医师培训提供了新的方法和思路。
糖尿病视网膜病变（DR）是造成工作年龄段成年人不可逆视力损伤的首要原因，在疾病早期及时进行诊断治疗可以有效避免严重视力损伤的发生。目前我国具有庞大的DR患者数量，但有资质进行DR筛查的眼底病医师却处于严重短缺状态。近年来，随着人工智能（AI）技术的发展，基于机器学习的AI技术在DR筛查中发挥越来越重要的作用。但是建立DR筛查AI模型，需要大量阅片标注工作，这些工作也需要眼底病专业人员完成并审核。所以，对于眼科住院医师进行DR阅片培训，作为眼科医师培训的一个必经过程，如果能够通过一定方式提高培训效率和效果，对于眼科医师培训具有重要意义。
本研究利用AI阅片标注系统，共纳入50张DR患者眼底彩照图片，将图片随机分为8组，每组均包含不同分期的DR图片，每次阅片载入一组图片。共有13名低年资眼科住院医师及医学生参加阅片培训，每人利用自己的账号登陆AI阅片标注系统，对8组图片进行阅片，评估每张图片的DR分级并对其中典型病变进行标注，以3名高年资眼底病专业医师给出的DR分级为金标准，每轮阅片后对培训人员的分级结果准确性的灵敏度、特异度及诊断试验一致性（Kappa值）进行分析。
经过8轮阅片，参加阅片培训人员的总体Kappa值平均数由0.67提高至0.81，前4轮的Kappa值平均数为0.77，为显著一致，后4轮的Kappa值平均数提高至0.81，为高度一致。将13名参加阅片培训人员分为两组进行分析，组1为低年资眼科住院医师，组为医学院医学生，组1的Kappa值平均数由0.71提高至0.76，组的Kappa值平均数由0.63提高至0.84，诊断准确度均从显著一致提高至高度一致。
表1.每轮阅片调和平均数和Kappa值平均数
图1.13名参与阅片培训人员每轮阅片Kappa值平均数组成的整体成长曲线
表.两组每轮阅片Kappa值平均数
图.组1（低年资眼科住院医师）每轮阅片Kappa值平均数组成的成长曲线
图3.组（医学院医学生）每轮阅片Kappa值平均数组成的成长曲线
结论：利用人工智能阅片标注系统进行住院医师及医学生的糖尿病视网膜病变阅片培训，可在较短时间利用较少图片达到一定的准确度，是一种有价值的方法。
第一作者
韩若安
医院眼科主治医师，医学博士，毕业于北京协和医学院八年制临床医学专业，师从陈有信教授，主要专业方向为眼底病。在《EYE》、《中华眼底病杂志》等SCI及中文核心期刊上共发表近10篇学术论文。曾获医院优秀住院医师称号。担任海峡两岸医药卫生交流协会眼科学专委会*斑病学组青年工作组委员、中国老年保健协会眼保健分委会秘书、中国PCV联盟秘书。
通讯作者
陈有信
主任医师，教授，博士后导师，医院眼科主任，中国医学科学院眼底病重点实验室主任。中华医学会眼科学分会常委，中国医师协会眼科医师分会原副会长，北京医师协会眼科分会会长，海峡两岸医药卫生交流协会理事兼眼科分会副主任委员及*斑病学组组长，中国老年保健协会眼保健分会会长，中国微循环协会眼微循环分会副主任委员等。近年聚焦PCV与眼科人工智能应用研究。领衔或合作撰写多篇学术论文在PRER、Lancet、Ophthalmology、JAMAOphthalmology、AJO及BJO等杂志发表。
文字/韩若安
编辑/曹淼
轮值主编/陈迪
主编/赵潺
监制/陈有信
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